GC-MS para a descoberta do Biomarker

Uma fracção substancial de investigações da pesquisa é concentrada em capturar, em diagnosticar e em impedir doenças humanas, e a atenção tem deslocado recentemente para a descoberta do biomarker. Um método que combine a cromatografia de gás (GS) e a espectrometria em massa (MS) com esta finalidade pode facilmente identificar a presença de substâncias diferentes em uma amostra.

Câmaras de ar para GC-MS - por Rattiya ThongdumhyuRattiya Thongdumhyu | Shutterstock

Que é GC-MS?

GC-MS envolve acoplar um espectrómetro em massa a uma coluna de cromatografia do gás. A coluna capilar do cromatógrafo de gás tem um diâmetro interno de poucos décimos de um milímetro. A parede interna da câmara de ar capilar pode ser revestida com uma fase estacionária líquida ou o material de apoio fino que fixa a fase estacionária.

A temperatura da coluna precisa de ser mantida precisamente. Enquanto a amostra precisa de ser vaporizada, a temperatura deve ser ligeira mais alta do que o ponto de ebulição da amostra. Os tipos diferentes dos detectores podem ser usados cujas sensibilidades e a selectividade é diferente. Estes incluem o detector de ionização de chama, o detector da condutibilidade térmica, assim como o detector de captação de elétron entre outros.

Baseado nas propriedades da amostra, os compostos diferentes da amostra elute nas horas diferentes baseadas no tempo de retenção. O espectrómetro em massa então captura e ioniza partículas diferentes, e detecta-as mais baseou em sua relação da massa-à-carga.

Por que cromatografia de gás da liga e espectrometria em massa?

As duas desvantagens principais das técnicas são que a necessidade da amostra de ter uma pureza muito alta a ser separada em um espectrómetro em massa e nos detectores na cromatografia de gás não pode distinguir entre as partículas que têm o mesmo tempo de retenção ou tomar o mesmo momento de cruzar a coluna. Isso cria problemas para as amostras que contêm moléculas com os fragmentos ionizados similares.

Contudo, a possibilidade de tais erros é reduzida quando dois métodos são combinados a fim distinguir componentes da amostra, que faz a GC-MS uma técnica popular em muitos laboratórios que precisam de identificar compostos em uma amostra.

Usando GS-MS para identificar biomarkers de erros inatos do metabolismo

As seguintes etapas são usadas para identificar biomarkers usando GC-MS: provando, executando medidas, pre-processando os dados, processando os dados, identificando testes padrões diferentes dos biomarkers, validação estatística daqueles testes padrões, e finalmente, verificação biológica.

Pre-processar os dados é a etapa a mais demorada, porque as precauções devem ser tomadas para se assegurar de que os spectrograms estejam alinhados antes que estejam analisados. Os dados do GC-MS são convertidos às estruturas de Matlab e a análise componente do princípio é usada então para converter dentro o conjunto de dados original ao subconjunto menor removendo as variáveis uncorrelated.

Após o pre-processamento, os dados são analisados usando um algoritmo de identificação do biomarker. Isto pode ser utilizado para identificar os biomarkers específicos associados com as doenças metabólicas diferentes, tais como o hydroxylase do phenylalanine, a desidrogenase do CoA do acílico, o carboxylase do CoA 3-Methylcrotonyl, etc.

GS-MS para identificar biomarkers para síndromes nephrotic

GS-MS da urina foi usado recentemente para descobrir biomarkers para síndromes nephrotic, como os metabolitos da urina reflectem todas as mudanças na função ou no ferimento do rim.

No estudo, as amostras de urina thawed e o solvente de extracção foi adicionado. Subseqüentemente, as amostras foram centrifugadas e o supernatant foi concentrado secando.  O extracto secado foi processado e sujeitado a GS-MS.

Após ter executado a cromatografia de gás e a espectrometria em massa, os dados pre-foram processados e processados. Na extremidade os sinais metabólicos foram identificados usando o algoritmo de BinBase. Para o controle da qualidade, 31 compostos puros da referência foram analisados igualmente antes e depois da análise da amostra do teste.

Normalização dos dados

A intensidade do íon pode variar nas amostras diferentes devido aos erros experimentais e à variação biológica inerente. Também, o pré-tratamento das amostras e o tempo de análise prolongado dos dados podem igualmente conduzir às variações indesejáveis nos dados. Por estas razões, a normalização amba pre-e a cargo-aquisição são aplicadas aos dados de GS-MS para fazer os dados comparáveis entre amostras.

Este aspecto é crítico na análise quantitativa de dados de GS-MS. as variabilidades da Pre-aquisição elevaram das diferenças na concentração da amostra. Um exemplo é índice de água diferente nas pilhas que elevaram das peças ou do tamanho de pilha diferente. Os estudos mostram que os métodos diferentes da normalização podem influenciar o tipo e o número de biomarkers que são identificados usando o método de GS-MS.

Fontes

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Last Updated: Jan 9, 2019

Dr. Surat P

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Dr. Surat P

Dr. Surat graduated with a Ph.D. in Cell Biology and Mechanobiology from the Tata Institute of Fundamental Research (Mumbai, India) in 2016. Prior to her Ph.D., Surat studied for a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Zoology, during which she was the recipient of an Indian Academy of Sciences Summer Fellowship to study the proteins involved in AIDs. She produces feature articles on a wide range of topics, such as medical ethics, data manipulation, pseudoscience and superstition, education, and human evolution. She is passionate about science communication and writes articles covering all areas of the life sciences.  

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